K8S环境的Jenkin性能问题处理续篇(任务Pod设置)

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K8S环境的Jenkin性能问题处理续篇(任务Pod设置)
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K8S环境的Jenkin性能问题处理

本文是《K8S环境的Jenkin性能问题处理》的续篇，上一篇解决了Jenkins集群中的Master节点的性能问题，但是真正执行任务的并非Master节点，而是为每个任务临时创建的Pod，当这些Pod的性能问题决定着任务的快慢甚至成败；

环境信息
1. 硬件：三台CentOS 7.7服务器
2. kubernetes：1.15
3. JDK：1.8
4. maven：3.6.3
任务节点的性能问题

Java程序员常用Jenkins编译构建Maven项目，如果构建参数用的是默认配置，很容易出现性能问题，接下来就用开源项目来重现此问题：
- 在配置Jenkins的kubernetes插件时，按照实际硬件情况给任务pod分配的内存是1G，如下图：
- 接下来从GitHub下载Flink的源码（1.8.3-rc3版本），然后编译构建，本次任务对应的pipeline源码如下：
```
pipeline {
  agent {
    label 'my-jenkins-jenkins-slave'
  }
 
  tools {
    maven 'mvn-3.6.3'
  }
 
  stages {
    stage('Checkout') {
      steps {
        echo '从GitHub下载flink工程的源码(1.8.3-rc3归档包)'
        sh 'wget https://codeload.github.com/apache/flink/tar.gz/release-1.8.3-rc3'
        echo '下载结束，解压归档包'
        sh 'tar -zxf release-1.8.3-rc3'
      }
    } 
    
    stage('Build') {
      steps {
        echo '开始编译构建'
        sh 'cd flink-release-1.8.3-rc3 && mvn clean package -U -s /home/jenkins/settings/settings.xml'
      }
    }
  }
}
```
- 在执行编译构建任务过程中，点击下图红框中的灰色圆球，即可跳转到执行任务的Pod的日志页面：
- 下图就是Pod日志页面，红框内显示任务出现了异常，(此时正在执行单元测试用例）
- 如下图红框所示，执行任务的Pod显示为离线状态：
- 此时登录到kubernetes环境，查看Pod状态，如下图红框所示，执行任务的Pod状态为OOMKilled，看来是内存不足导致Podl被销毁了
第一次调节

由于Pod内存过小导致任务失败，可以在Jenkins的设置页面调节Pod内存，如下图所示，这次设置到6G，注意不要超出宿主机的硬件配置：
- 重复执行一次上述任务，这一次内存充足因而构建成功。
观察

由于本次任务主要是执行maven编译构建，因此有必要了解一下maven进程的内存使用情况：
- 在任务执行的过程中，找到Pod对应的docker容器，ID是c6d9e1b64581
- 执行docker exec c6d9e1b64581 jps得到maven进程ID为96（名称为Launcher的那个）
- 执行docker exec c6d9e1b64581 jmap -heap 96可以看到maven进程的JVM内存情况，如下图，可见maven实际使用内存只有3G左右：
- 此时Pod有6G内存，可以通过参数设置给maven进程更多内存；
第二次调节

接下来尝试设置maven进程的内存参数，这里将大部分内存划分给老年代试试：
- 如下图，进入设置页面：
- 如下图，找到Pod Templates，新增环境变量，键是MAVEN_OPTS，值是-Xms5632m -Xmx5632m -Xmn512m -Xss256k，由于Pod总内存是6G，经过此设置后，整个Pod的系统内存只剩512m，其余5632m内存全部划分给maven进程，并且maven进程的年轻代只有512m，将所有内存都留给了老年代内存设置如下：
- 保存设置后再次执行任务，先找到任务Pod对应的docker容器，再用jmap -heap命令查看maven进程的内存情况，如下图，5632m内存全部划分给了maven进程，并且年轻代也控制在512m：
- 下图是执行jstat命令查看maven进程的GC情况，红框中是YGC次数，蓝框中是FGC次数，由于年轻代内存过小导致频繁YGC，不过FGC次数不多：
  
  通过Jenkins设置页面，对任务的Pod以及对应的maven进程的自定义设置已经完成，希望本文能给您一些参考，帮助您根据项目的特点做针对性的调节和优化。
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